NumPy数组（2、数组的操作）

>>> A= np.array([[1,1],
...[0,1]])
>>> B= np.array([[2,0],
...[3,4]])
>>> A*B # 逐个元素相乘
array([[2, 0],
    　　 [0, 4]])
>>> np.dot(A,B) # 矩阵相乘
array([[5, 4],
    　　 [3, 4]])

>>> a= np.ones((2,3), dtype=int)
>>> b= np.random.random((2,3))
>>> a*= 3
>>> a
array([[3, 3, 3],
    　　 [3, 3, 3]])
>>> b+= a
>>> b
array([[ 3.69092703, 3.8324276, 3.0114541],
    　　　 [ 3.18679111, 3.3039349, 3.37600289]])
>>> a+= b # b转换为整数类型
>>> a
array([[6, 6, 6],
           [6, 6, 6]])

>>> a= np.ones(3, dtype=np.int32)
>>> b= np.linspace(0,np.pi,3)
>>> b.dtype.name
'float64'
>>> c= a+b
>>> c
array([ 1., 2.57079633, 4.14159265])
>>> c.dtype.name
'float64'
>>> d= exp(c*1j)
>>> d
array([ 0.54030231+0.84147098j,-0.84147098+0.54030231j,
    　　　 -0.54030231-0.84147098j])
>>> d.dtype.name
'complex128'

>>> b= np.arange(12).reshape(3,4)
>>> b
array([[ 0, 1, 2, 3],
           [ 4, 5, 6, 7],
           [ 8, 9, 10, 11]])
>>> b.sum(axis=0) # 计算每一列的和，注意理解轴的含义，参考数组的第一篇文章
array([12, 15, 18, 21])
>>> b.min(axis=1) # 获取每一行的最小值
array([0, 4, 8])
>>> b.cumsum(axis=1) # 计算每一行的累积和
array([[ 0, 1, 3, 6],
           [ 4, 9, 15, 22],
           [ 8, 17, 27, 38]])

>>> a= np.arange(10)**3 #记住，操作符是对数组中逐元素处理的！
>>> a
array([0, 1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729])
>>> a[2]
8
>>> a[2:5]
array([ 8, 27, 64])
>>> a[:6:2]= -1000 # 等同于a[0:6:2]= -1000，从开始到第6个位置，每隔一个元素将其赋值为-1000
>>> a
array([-1000, 1,-1000, 27,-1000, 125, 216, 343, 512, 729])
>>> a[: :-1] # 反转a
array([ 729, 512, 343, 216, 125,-1000, 27,-1000, 1,-1000])
>>>for i in a:
...    print i**(1/3.),
...
nan 1.0 nan 3.0 nan 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0

>>>def f(x,y):
...    return 10*x+y
...
>>> b= np.fromfunction(f,(5,4),dtype=int) #fromfunction是一个函数，下篇文章介绍。
>>> b
array([[ 0, 1, 2, 3],
           [10, 11, 12, 13],
           [20, 21, 22, 23],
           [30, 31, 32, 33],
           [40, 41, 42, 43]])
>>> b[2,3]
23
>>> b[0:5, 1] # 每行的第二个元素
array([ 1, 11, 21, 31, 41])
>>> b[: ,1] # 与前面的效果相同
array([ 1, 11, 21, 31, 41])
>>> b[1:3,: ] # 每列的第二和第三个元素
array([[10, 11, 12, 13],
           [20, 21, 22, 23]])

>>> b[-1] # 最后一行，等同于b[-1,:]，-1是第一个轴，而缺失的认为是：，相当于整个切片。
array([40, 41, 42, 43])

>>> c= array( [ [[ 0, 1, 2], #三维数组（两个2维数组叠加而成）
...[ 10, 12, 13]],
...
...[[100,101,102],
...[110,112,113]]] )
>>> c.shape
 (2, 2, 3)
>>> c[1,...] #等同于c[1,:,:]或c[1]
array([[100, 101, 102],
           [110, 112, 113]])
>>> c[...,2] #等同于c[:,:,2]
array([[ 2, 13],
           [102, 113]])

>>>for row in b:
...    print row
...
[0 1 2 3]
[10 11 12 13]
[20 21 22 23]
[30 31 32 33]
[40 41 42 43]

>>>for element in b.flat:
...    print element,
...
0 1 2 3 10 11 12 13 20 21 22 23 30 31 32 33 40 41 42 43

>>> a= np.floor(10*np.random.random((3,4)))
>>> a
array([[ 7., 5., 9., 3.],
           [ 7., 2., 7., 8.],
           [ 6., 8., 3., 2.]])
>>> a.shape
(3, 4)

>>> a.ravel() # 平坦化数组
array([ 7., 5., 9., 3., 7., 2., 7., 8., 6., 8., 3., 2.])
>>> a.shape= (6, 2)
>>> a.transpose()
array([[ 7., 9., 7., 7., 6., 3.],
           [ 5., 3., 2., 8., 8., 2.]])

>>> a
array([[ 7., 5.],
           [ 9., 3.],
           [ 7., 2.],
           [ 7., 8.],
           [ 6., 8.],
           [ 3., 2.]])
>>> a.resize((2,6))
>>> a
array([[ 7., 5., 9., 3., 7., 2.],
           [ 7., 8., 6., 8., 3., 2.]])